【深度学习】——深度学习中基本的网络结构（1）
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这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder等比较简单的网络模型。这一部分开始，将对深度学习有一个较为系统的学习和了解。
除了基本理论内容外，中间可能穿插一些tensorflow来实现一些东西，也将在这里一并涉及。
深度学习中常见的网络结构
0.前言
机器学习中有一个通用的三步走的策略：1.function set 2. cost function 3. find the best model。而在深度学习中同样也是通用的：
第一步：设计一个网络结构，网络结构的参数的不同，组成了一系列的function set，通常深度学习中需要我们自己去设计出网络的结构，然后让其自动学习其中的参数；
第二步：设计损失函数，通常损失函数根据任务不同需要设计不同的损失函数；
第三步：根据损失函数，让机器自己去学习得到所设计网络中的各个参数。
本节主要介绍一些在深度学习中常见的一些网络结构，当然，网络结构是多种多样的，也不可能罗列和学习的完，这里主要一些常见的或者说是主流的一些结构进行介绍，包括：
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全连接网络结构
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Basic RNN
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RNN中的LSTM
1.全连接网络结构（fully-conneced）
这种网络结构在机器学习中做了初步的介绍，在前面介绍时，都是以“元素化”的形式进行计算，而在深度学习中多以矩阵的形式运算，在此先对结构中的变量进行声明：
首先，对于某一层而言：
ail表示第l层的第i个元素，上标“l”表示第l层隐藏层，下标“i”表示第l层的第i个神经元。那么al则就表示一个向量。
接下来就是全连接中的运算：
从l-1层到第l的运算，第l层的每一个元素都与第l-1层每一个元素有关，因此称之为全连接网络。
而连接ail与ajl-1的边称之为权重wijl，那么整个w就可以写成矩阵的形式，矩阵的行数是第l层的神经元的个数，矩阵的列数则是第l-1层的神经元个数。
同样地，对于参数b，也是一样：
第l-1层的输出al-1经过w和b的转换后，再经过激活函数，可以得到al，在经过激活函数前，变量为z，那么：
那么从第l-1层到第l层的全连接网络的运算表示为：
然后zl再经过激活函数：
这样就以矩阵的形式表示出在全连接网络中两层之间的关系了：
以上就是全连接网络的基本形式和计算过程。
2.RNN
RNN(Recurrent Neural NetWork)是深度学习中最常见也是最常用的一种技术。为什么要用RNN呢？
假设在slot filling中，有一个订票系统，一个人说：
在这句话中**"Taipei"表示目的地**，出发时间是11月2日。
如果用传统的神经网络来自动识别出目的地和出发日期，我们训练一个网络：
输入“Taipei”则对应的输出在目的地的概率大，相反，在出发日期的对应的y的概率大。
然而，这里会有一个问题，当另一个人说了一句话：
而此时的**"Taipei"变成了出发地**，时间变成了出发时间，但对于传统的网络来说，同样的输入"Taipei"则对于模型而言就无法分出是出发地还是目的地。
此时传统的网络模型就失效了。
此时就要用到RNN了，之所以RNN可以奏效，是因为RNN可以存储之前的信息，通过上下文再进行决策。RNN是如何存储信息的呢？
RNN的基本结构图下：
可以看到，相比于传统的神经网络，多了cell，可以用来存储信息，这些信息来自于之前的输入。
如何存储呢？下面举个例子，假设有三组数据：
网络所有的权重假设为1，初始化cell都为0，那么当输入【1,1】时，第一个layer输出为【2,2】,那么【2,2】被存储到cell中，再经过下一个layer，输出为【4,4】。
然后下一个时刻，这个存储到cell中的值就会被拿来当做输入，并和该时刻的x一起输入到第一个layer中去：
然后经过后面的结构，第二个时刻输出为【12,12】。此时cell存储的值也被更新为【6,6】。
依次类推，到第三个时刻，输入【2,2】，那么cell中的【6,6】将一起作为输入到网络中：
最终输出为【32,32】。
而当输入的顺序改变时，那么输出也就不同。因此对于相同的输入，由于上下文不同以及输入的顺序不同，RNN的输出也就不同。
上面就是RNN的"前向传播"的过程，RNN是随着时间进行传播的，将前面时刻的输入保留“记忆”，输入到下一个时刻中，总的来说，RNN的基本结构如下：
由于训练时“Taipei”前面的输入不同，因此，对于输出也是不同的：
那么RNN的一般架构如下：
其中f是一种网络结构，且这种结构在RNN中被反复使用，也就是说，其中的参数都是一致的。
当然RNN也可以是Deep的：
还有一种比较常见的RNN结构，是双向RNN：
也就是说，对于yt而言，不仅仅只由xt来决定，还有xt+1，xt+2…决定。
以上就是一般的RNN的几种基本结构，之所以称之为最基本的结构，是因为其中的网络结构是最基本的，也就是：
这种结构通过输入x和前一个时刻的输出h，决定当前时刻的输出y。f的组成就是一堆普通的neural组成的。
然而，RNN也存在一定的问题，当输入的序列很大时，假设一个最简单的RNN：
那么：
可以看到，由于长期的依赖问题，当序列长度过长时，w有略微增大时，最终输出的结果就变得很大，此时梯度极大，产生梯度爆炸；
当w微小变化时，则输出变为0，此时梯度几乎也为0，产生梯度消失。
而为了解决这种长期依赖导致梯度消失的问题，LSTM也就应运而生。
3. LSTM
LSTM（Long Short-term Memory）是一种解决RNN长期依赖导致的梯度消失（不是梯度爆炸）的方法，先来说LSTM的基本结构，然后再说为什么可以解决梯度消失。
一个LSTM的基本单元结构如下：
这个单元有3个gate和一个memory cell，gate负责控制memory的通路；
输入有四个：
1、一个输入x(这个x是经过一个转换后的);
2、一个控制input gate的信号，该信号决定x是否要写进memory；
3、一个控制forget gate的信号，该信号决定着memory里的内容是否要被重置；
4、一个控制output gate的信号，该信号决定着memory里的内容是否要被输出。
输出有一个：
单元的输出。
更具体地，LSTM的基本单元结构为：
在LSTM结构里这几个门的激活函数f通常使用sigmoid函数，这是因为sigmoid输出值在0~1之间便于控制门的开启和关闭。
该结构中，输入为z（输入）、zi（操控input gate的信号）、zo（操控output gate的信号）、zf（操控forget gate的信号）：
1、z经过激活函数g，得到g(z)；
2、zi经过激活函数f，得到f(zi);
3、g(z)与f(zi)相乘（element wise）,得到节点处的值；此时，如果input gate被关闭，f(zi)=0，二者相乘也为0，所以输入z不会被考虑。
4、zf经过激活函数f，得到f(zf)；
5、f(zf)与原cell中的c相乘，再与节点处的值相加，得到新的c’；此时如果f(zf)为0，也就是forget gate被关闭时，则原cell中的c就会被遗忘；
6、新的c’存入到cell中去；
7、c’经过激活函数h，得到h(c’);
8、zo经过激活函数得到f(zo)，然后与h(c’)相乘，得到输出，当f(zo)为0时，也就是output gate被关闭时，则输出为0；
上面就是单个cell进入LSTM单元的计算过程，那么当有多个cell时，组成一个向量：
综上，为了更加清晰地描述LSTM的结构，全部采用向量的形式：
然后zf,zi,z,zo在LSTM的结构中进行运算：
有时也会把上一个时刻的ct-1一并放入到z的计算当中去，称为peephole：
通常将ct-1放入时，w矩阵对应的ct-1那一块一般会强制为对角矩阵（一般规定这么做，也确实有好的结果，至于为什么…）。
当然，上面只是一个时刻的，下一时刻同样地：
以上就是LSTM的基本结构，那么之所有LSTM可以解决梯度消失的问题，主要有两个原因：
1、LSTM的memory不单单是序列之间传递时相乘的，还有一部分是相加的；
2、LSTM的memory一直都不会消失，除非当forget gate被关闭时，才会被洗掉。
上面就是LSTM的基本结构和前向传播过程。
上边LSTM有3个gate，还有另外一种结构， 可以说是LSTM的进阶版，叫做GRU，其结构如下：
不同于LSTM的是，GRU只有input gate和forget gate，而且两个gate是相互联动的，input gate打开时，forget gate就会被关闭。
这样GRU相当于在LSTM的基础上又减少了参数，比较不容易过拟合。
4. CNN
卷积神经网络（CNN）在【机器学习基础】部分已详细学习过了，这里就不再写了。
5. RNN的应用
RNN根据任务的不同，输入输出也就不同，对于不同的输入和输出的序列长度，在设计RNN网络结构时也存在差异，一般有如下几种情况（图片来源于网络）：
对于many2one，在语义分析或者评论文本分析中经常用到：
而对于many2many使用场景比较广泛，比如翻译、语音识别等都是这样的情况，而在many2many也分为输入输出相等、输出更短、无限制的情况。
对于输入输出同等长度的就不再说了，下面看下输出更短的情况，在语音识别中：
通过输入声音信号处理后的特征（acoustic features）,转换为输入输出同等长度，然后再去掉重复的字就可以了。
但是这样无法处理叠词的问题，“好棒”和“好棒棒”两个相反的词义，就无法进行分辨。一种处理这种情况的方法就是CTC（Connectionist Temporal Classificaion）。
CTC通过添加特殊符号**“φ”**来处理叠词的问题：
这样就解决这个问题了，那么带有“φ”的符号在训练时，就要穷举每个可能的符号是“φ”的情况，认为这些都是正确的样本：
而对于另一个many2many没有限制输入输出数量的问题，比如翻译：
训练时需要在句子的末尾加上结束的标志：
对于没有标签的学习任务，比如文本语义的分析，对于组成相同的两句话：
两句话的意义却完全不同，此时使用前面说过的autoencoder可以解决这样的问题：
autoencoder也可以用于语音识别中，比如听歌识曲，将歌曲用一code来表示，输入一段歌曲，可以搜索相近的code进行匹配：
上面就是在深度学习中一些基本的网络结构，随着深度学习的发展，这些结构也出现了各种各样的形式，但万变不离其宗，这部分是后面学习的基础，后面学习到再进行完善和补充，接下来就复习一下这些基本的结构在tensorflow中的实现。